基于NSCT-GLCM的CT图像特征提取算法

针对海量CT图像分割中特征提取的难题,提出一种非下采样轮廓变换(NSCT)和灰度共生矩阵(GLCM)相融合的CT图像特征提取算法。首先采用NSCT对CT图像进行多尺度、多方向分解,并采用GLCM提取子带图像的共生特征量,然后对共生特征量进行主成分分析,消除冗余特征量,构成多特征矢量,最后利用支持向量机完成多特征矢量空间的划分,实现CT图像分割。实验结果表明,NSCT-GLCM能够较好地提取CT图像特征,提高了CT图像分割准确率,可以为医生诊断提供辅助信息。     

基于灰度化及边缘检测算法的车牌识别技术研究

日益增长的车辆数量给车辆的管理带来前所未有的压力,车辆的智能化、信息化管理问题也愈来愈突出,车牌识别便是解决车辆智能化管理的有效技术手段之一。介绍车牌识别技术体系的整套解决方案,采用MatLab进行程序仿真,运用权值加重法和均值法对所提取车牌进行灰度化预处理,通过局部差分算法实现车牌图像的边缘检测识别。仿真结果表明该技术方案具有较好的可行性。     

基于Robert算子的车牌图像边缘检测

车牌识别系统一般包括车牌定位、字符分割和字符识别三个模块。本文对车牌识别系统的三个模块中的图像定位进行分析。把采集到的图像进行灰度图转化,用Robert算子对车牌图像进行边缘检测,利用MATLAB实现车牌检测算法。     

基于样本集提取的现场钢材计数研究

针对现有方法实现现场计数的不可行性,提出一种基于提取样本的方式来实现现场环境下钢管计数方法。首先采用GRA和Top-hat联合增强方式改善图像质量,然后通过采用形态学填充的方式寻找标准物体样本集,最后形成权值模板再对梯度图像进行检测、统计计数。实验结果表明,该方法可以很好地在钢管加工过程及出入库中检测出钢管数量,具有较强的实用性。     

基于三维直方图修正和灰度熵分解的图像分割

图像噪声容易引起图像误分割,而常用阈值选取方法仅依赖于图像直方图的概率信息,未直接考虑图像中类内灰度分布的均匀性。为此,提出一种修正三维直方图和分解处理灰度熵的图像分割算法。分析图像的噪声对其邻域灰度造成的影响,通过修正三维直方图来减弱噪声干扰,给出三维灰度熵阈值的选取公式,并将三维灰度熵分解至一维进行处理,使计算复杂度由O(L3)降为O(L)。实验结果表明,与二维最大熵斜分法、二维交叉熵递推法、降维三维Otsu法相比,该算法抗噪性能更强、分割效果更好,同时能使运算时间缩短10%以上。     

基于C-V模型和MRF的脑部MRI分割

为准确分割脑部磁共振图像(MRI)的灰质、白质和背景,提出一种基于C-V模型和马尔可夫随机场的全自动分割方法。采用C-V模型与形态学相结合的方法对脑MRI进行预处理,去除多余脑组织,获得待分割图像。引入灰度场局部熵的思想对惩罚因子进行估计,利用马尔可夫随机场模型建模实现脑灰白质的分割,并运用形态学方法获得最终分割结果。对96幅IBSR图像和46幅临床图像进行实验,结果表明,该方法能够实现脑部MRI灰白质的全自动分割,且具有较好的分割精度和较快的处理速度。     

用于图像分割的鲁棒的区域活动轮廓模型

针对非同质或者弱边界图像分割时出现的问题,提出一种改进的活动轮廓模型。首先,由图像的区域统计信息定义了一个新的能量泛函。区域统计信息由局部信息和全局信息采用新的加权组合而成。其次,采用水平集方法最小化该能量泛函,得到水平集演化方程并不断更新。最后,采用高斯滤波方法规则化水平集方程。此外,该模型可以退化成一种无需初始化和规则化的简单的全局活动轮廓模型。合成图像和真实图像的实验结果表明:该模型能有效地分割非同质或弱边缘图像,对噪声并初始轮廓曲线具有较好的鲁棒性,并且计算效率高。     

基于边缘灰度匹配的文档碎纸片拼接

随着科学技术的发展,人们试图开发碎纸片的自动拼接技术来提高效率。来自同一页纵切破碎纸片,为求出拼接算法应将各图片的特征转化为数字形式,如此将两侧的像素值提取出来进行匹配。本文首先利用灰度矩阵提取出边缘像素的位置,然后阈值分割并进行列向量特征匹配,最后根据确定的算法得出两两碎片的相似度函数并形成"环",循环后从"环"切开得出碎片的完整拼接结果。实验结果表明,该算法简单可行,可以达到规则碎纸片完整拼接的目的。     

亚像素级模糊图像配准算法

针对目前的特征点匹配算法不能有效配准边缘模糊的图像,提出一种灰度偏移极值特征。将局部像素灰度偏移均值最明显的点作为特征点,利用最小二乘拟合曲线,通过曲线导函数将偏移极值点精确定位于亚像素级,最后采用分块的NMI为特征点分配32维特征向量,再对比向量间距离以实现配准。该特征易于提取、运算简单,而且能在阶跃边缘不清晰的图像中稳定存在。经实验验证,算法应用于模糊图像配准具有较高的匹配精度。     

一种基于图像纹理特征的波浪检测方法

针对无人水面艇视觉系统检测波浪问题,基于图像纹理特征,利用灰度共生矩阵的独立特征量,提出一种识别水面波浪等级的特征融合阈值法。该方法对波浪图像进行灰度级调整,计算灰度共生矩阵,提取其四个独立特征量,然后根据分析结果确定特征量权值并计算不同波浪等级的阈值,根据得到的阈值来检测波浪等级。实验表明,该方法适用于无人水面艇对周围波浪环境的检测,具有受光照条件影响较小的优点。